Recently, as the number of high-resolution satellite SAR images increases, the demand for precise matching of SAR imagesin change detection and image fusion is consistently increasing. RMSE (Root Mean Square Error) values using GCPs (Ground Control Points) selected by analysts have been widely used for quantitative evaluation of image registration results, while it is difficult to find an approach for automatically measuring the registration accuracy. In this study, a feasibility analysis was conducted on using the FSIM (Feature Similarity) index as a measure to evaluate the registration accuracy. TerraSAR-X (TSX) staring spotlight data collected from various incidence angles and orbit directions were used for the analysis. FSIM was almost independent on the spatial resolution of the SAR image. Using a single SAR image, the FSIM with respect to registration errors was analyzed, then use it to compare with the value estimated from TSX data with different imaging geometry. FSIM index slightly decreased due to the differencesin imaging geometry such as different look angles, different orbit tracks. As the result of analyzing the FSIM value by land cover type, the change in the FSIM index according to the co-registration error was most evident in the urban area. Therefore, the FSIM index calculated in the urban was mostsuitable for determining the accuracy of image registration. It islikely that the FSIM index has sufficient potential to be used as an index for the co-registration accuracy of SAR image.
This study investigated wind corridors for the entire Suwon-city area using a geographic information system and a computational fluid dynamics model. We conducted numerical simulations for 16 inflow wind directions using the average wind speeds measured at the Suwon automated synoptic observation system (ASOS) for recent ten years. We analyzed the westerly (dominant wind direction) and easterly cases (not dominant but strong wind speed) in detail and investigated the characteristics of a wind speed distribution averaged using the frequencies of 16 wind directions as weighting factors. The characteristics of the wind corridors in Suwon city can be summarized as; (1) In the northern part of Suwon, complicated flows were formed by the high mountainous terrain, and strong (weak) winds and updrafts (downdrafts) were simulated on the windward (leeward) mountain slope. (2) On the leeward mountain slope, a wind corridor was formed along a valley, and relatively strong airflow flowed into the residential area. (3) The strong winds were simulated in a wide and flat area in the west and south part of Suwon city. (4) Due to the friction and flow blocking by buildings, wind speeds decreased, and airflows became complicated in the downtown area. (5) Wind corridors in residential areas were formed along wide roads and areas with few obstacles, such as rivers, lakes, and reservoirs.
The overseas calibration sites such as Mongolia used for Korea Multi-purpose Satellite (KOMPSAT-5 or K5), have a disadvantage in that maintenance and repair costs are high and immediate response is difficult when an unexpected problem occurs. Accordingly, the necessity of establishing a domestic SAR calibration site was suggested, but the progress of related research is insignificant. In this paper, we investigated what conditions should be satisfied in terms of backscattering characteristics to construct a site for SAR satellite image quality evaluation and calibration. First of all, it was selected first by applying general indicators such as accessibility and availability among places recommended as satellite image calibration candidate sitesin Korea. Next, three places, site A (Goheung-gun, Jeollanam-do), site B (Jeonju-si, Jeollabuk-do), and site C (Daedeok Research Complex, Daejeon), were selected as the final candidates because they are relatively wide and easy to install AT or CR. Site A, located in Goheung-gun, Jeollanam-do, was best considered in terms of slope measurements, minimum site area to obtain ISLR, uniformity of DN values and backscatter coefficients, interference by strong reflectors, and backscatter clutter level.
The volcanic ash can spread out over hundreds of kilometers in case of large volcanic eruption. The deposition of volcanic ash may induce damages in urban area and transportation facilities. In order to respond volcanic hazard, it is necessary to estimate efficiently the diffusion area of volcanic ash. The purpose of this study is to compare in-situ volcanic deposition and satellite images of the volcanic eruption case. In this study, we used Near-Infrared (NIR) channels 7 and 8 of Geostationary Ocean Color Imager (GOCI) images for Mt. Aso eruption in 16:40 (UTC) on October 7, 2016. To estimate deposit area clearly, we applied Principal Component Analysis (PCA) and a series of morphology filtering (Eroded, Opening, Dilation, and Closing), respectively. In addition, we compared the field data from the Japan Meteorological Agency (JMA) report about Aso volcano eruption in 2016. From the results, we could extract volcanic ash deposition area of about $380km^2$. In the traditional method, ash deposition area was estimated by human activity such as direct measurement and hearsay evidence, which are inefficient and time consuming effort. Our results inferred that satellite imagery is one of the powerful tools for surface change mapping in case of large volcanic eruption.
Recent eruptive activity at Kīlauea Volcano started on at the end of April in 2018 showed rapid ground deflation between May and June in 2018. On summit area Halema'uma'u lava lake continued to drop at high speed and Kīlauea's summit continued to deflate. GPS receivers and electronic tiltmeters detected the surface deformation greater than 2 meters. We explored the time-series surface deformation at Kīlauea Volcano, focusing on the early stage of eruptive activity, using multi-temporal COSMO-SkyMed SAR imagery. The observed maximum deformation in line-of-sight (LOS) direction was about -1.5 meter, and it indicates approximately -1.9 meter in subsiding direction by applying incidence angle. The results showed that summit began to deflate just after the event started and most of deformation occurred between early May and the end of June. Moreover, we confirmed that summit's deflation rarely happened since July 2018, which means volcanic activity entered a stable stage. The best-fit magma source model based on time-series surface deformation demonstrated that magma chambers were lying at depths between 2-3 km, and it showed a deepening trend in time. Along with the change of source depth, the center of each magma model moved toward the southwest according to the time. These results have a potential risk of including bias coming from single track observation. Therefore, to complement the initial results, we need to generate precise magma source model based on three-dimensional measurements in further research.
Kim, Wonkook;Roh, Sang-Hyun;Moon, Yongseon;Jung, Sunghun
Journal of the Korean Society of Surveying, Geodesy, Photogrammetry and Cartography
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v.37
no.3
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pp.167-175
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2019
Water color analysis allows non-destructive estimation of abundance of optically active water constituents in the water body. Recently, there have been increasing needs for light-weighted multispectral cameras that can be integrated with low altitude unmanned platforms such as drones, autonomous vehicles, and heli-kites, for the water color analysis by spectroradiometers. This study performs the preprocessing of the Micasense Rededge-M camera which recently receives a growing attention from the earth observation community for its handiness and applicability for local environment monitoring, and investigates the applicability of Rededge-M data for water color analysis. The Vignette correction and the band alignment were conducted for the radiometric image data from Rededge-M, and the sky, water, and solar radiation essential for the water color analysis, and the resultant remote sensing reflectance were validated with an independent hyperspectral instrument, TriOS RAMSES. The experiment shows that Rededge-M generally satisfies the basic performance criteria for water color analysis, although noticeable differences are observed in the blue (475 nm) and the near-infrared (840 nm) band compared with RAMSES.
Sea ice motion is an important factor for assessing change of sea ice because the motion affects to not only regional distribution of sea ice but also new ice growth and thickness of ice. This study presents an application of multi-temporal high-resolution optical satellites images obtained from Korea Multi-Purpose Satellite-2 (KOMPSAT-2) and Korea Multi-Purpose Satellite-3 (KOMPSAT-3) to measure sea ice motion using SIFT (Scale-Invariant Feature Transform), SURF (Speeded Up Robust Features) and ORB (Oriented FAST and Rotated BRIEF) feature tracking techniques. In order to use satellite images from two different sensors, spatial and radiometric resolution were adjusted during pre-processing steps, and then the feature tracking techniques were applied to the pre-processed images. The matched features extracted from the SIFT showed even distribution across whole image, however the matched features extracted from the SURF showed condensed distribution of features around boundary between ice and ocean, and this regionally biased distribution became more prominent in the matched features extracted from the ORB. The processing time of the feature tracking was decreased in order of SIFT, SURF and ORB techniques. Although number of the matched features from the ORB was decreased as 59.8% compared with the result from the SIFT, the processing time was decreased as 8.7% compared with the result from the SIFT, therefore the ORB technique is more suitable for fast measurement of sea ice motion.
In order to generate high-resolution products using UAV images, it is necessary to analyze the sharpness of the themselves measured through image analysis. When images that have unclear sharpness of UAV are used in the production, they can have a great influence on operations such as acquisition and mapping of accurate three-dimensional information using UAV. GRD (Ground Resolved Distance) has been used as an indicator of image clarity. GRD is defined as the minimum distance between two identifiable objects in an image and is used as a concept against the GSD (Ground Sampling Distance), which is a spatial sample interval. In this study, GRD is extracted by analyzing the edge target without visual analysis. In particular, GRD to GSD ratio (GRD/GSD), or GRD expressed in pixels, is used as an index for evaluation the relative image sharpness. In this paper, GRD is calculated by analyzing edge targets at various altitudes in various shooting environments using a rotary wing. Using GRD/GSD, it was possible to identify images whose sharpness was significantly lowered, and the appropriateness of the image as an image clarity index was confirmed.
Particulate matter (PM) that has been artificially generated during the recent of rapid industrialization and urbanization moves and disperses according to weather conditions, and adversely affects the human skin and respiratory systems. The purpose of this study is to predict the PM10 concentration in Seoul using meteorological factors as input dataset for multiple linear regression (MLR), support vector machine (SVM), and random forest (RF) models, and compared and evaluated the performance of the models. First, the PM10 concentration data obtained at 39 air quality monitoring sites (AQMS) in Seoul were divided into training and validation dataset (8:2 ratio). The nine meteorological factors (mean, maximum, and minimum temperature, precipitation, average and maximum wind speed, wind direction, yellow dust, and relative humidity), obtained by the automatic weather system (AWS), were composed to input dataset of models. The coefficients of determination (R2) between the observed PM10 concentration and that predicted by the MLR, SVM, and RF models was 0.260, 0.772, and 0.793, respectively, and the RF model best predicted the PM10 concentration. Among the AQMS used for model validation, Gwanak-gu and Gangnam-daero AQMS are relatively close to AWS, and the SVM and RF models were highly accurate according to the model validations. The Jongno-gu AQMS is relatively far from the AWS, but since PM10 concentration for the two adjacent AQMS were used for model training, both models presented high accuracy. By contrast, Yongsan-gu AQMS was relatively far from AQMS and AWS, both models performed poorly.
Kim, Dae-hyeon;Son, Youn-Suk;Lee, Tae-Jung;Jo, Young Min
Korean Journal of Remote Sensing
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v.36
no.6_3
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pp.1721-1732
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2020
Elementary school students spend a lot of time in a school and are more exposed to indoor air pollution. Also the students are physically growing and have a relatively high respiratory rate per unit weight compared to adults, so it is known that there is a high sensitivity to indoor air pollution. Therefore, indoor air quality in a school is becoming an important factor for the student's health. In this study, a correlation analysis using levels of indoor and outdoor Particulate Matter (PM) measured from five elementary schools in Seoul was performed to evaluate the effect of outdoor PM on indoor PM. PM ratio and indoor/outdoor (I/O) ratio were also analyzed to investigate the actual condition of indoor air quality and effect of outdoor PM on indoor PM. As a result, the correlation between indoor and outdoor PM in elementary school was more significant in PM2.5 and PM1 than PM10. In the case of I/O ratio, the I/O ratio of PM10 was higher than that of 1 in four elementary schools except SD (BB:2.21, NS: 1.67, IS: 1.73, SI: 1.17). This indicates that the activity of students has a great effect on the concentration of indoor PM10.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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